st-gcn复现

1、st-gcn执行命令
进入存储代码的目录,激活pytorch环境,之后运行命令

python main.py demo --openpose openpose\bin\OpenPoseDemo.exe --video ta_chi.mp4 --device 0

训练代码

python main.py recognition -c config/st_gcn/kinetics-skeleton/train.yaml [--work_dir train_models

训练时出现错误,overflow 错和run out of input错误,由此查询了pickle.dump()方法。
参考帖子https://blog.csdn.net/weixin_38278334/article/details/82967813

序列化是把对象转换为字节序列的过程,反序列化是把字节恢复为对象的过程。在代码运行时,我们可以看到很多对象,可能为一个或一类,在这些数据中,有些信息我们想让它持久保存起来,就需要通过数据写入之后序列化,把内存里的这些对象转化成字节描述变成文件保存在本地
python中使用pickle模块实现序列化和反序列化。
pickle.dump(obj,file,[,protocol]),将对象obj保存到file中,参数protocol是序列化模式,默认为0(1是老湿二进制协议,2是新式二进制模式)。file表示要保存到的类文件对象,file必须有write()的接口,file可以是一个以“w“打开的文件或者是一个stringio对象,也可以是任何可以实现write()接口的对象。
pickle.load(file)从文件中读取,并反序列化。也就是将文件中的数据解析为一个python对象,file中有read()接口和readline()接口。
2、推荐的st-gcn理解的博客
https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/
https://www.cnblogs.com/shyern/p/11262926.html#_label4_0

你可能感兴趣的:(st-gcn,深度学习)